Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Besarnya Nilai WTA

68

6. Evaluasi Pelaksanaan CVM

Pada penelitian ini, perhitungan menggunakan metode analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai R 2 sebesar 47,20. Artinya keragaman besar WTA mampu dijelaskan oleh ada atau tidaknya upaya mengatasi pencemaran, penilaian responden terhadap kompensasi yang telah dilakukan, sudah mendapatkan kompensasi pemasangan instalasi air, tingkat pendidikan, pendapatan, jumlah tanggungan, jarak tempat tinggal, usia, dan lama tinggal sebesar 47,20 sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain dapat dilihat juga pada Lampiran 1. Penelitian yang dilakukan ini termasuk penelitian yang berkaitan dengan benda-benda lingkungan yang menurut Mitchell dan Carson, 1989 dapat mentolerir nilai R 2 hingga 15. Oleh karena itu, hasil pelaksanaan CVM pada penelitian ini dapat diyakini kebenarannya

7.2 Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Besarnya Nilai WTA

Responden Dalam penelitian ini ada delapan variabel bebas yang digunakan terdiri dari jumlah tanggungan, tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, jarak tempat tinggal terhadap industri, lama tinggal, usia, ada atau tidaknya upaya untuk mengatasi pencemaran, penilaian responden terhadap kompensasi yang telah dilakukan, dan sudah mendapatkan kompensasi pemasangan instalasi air atau belum sedangkan variabel dependennya adalah nilai WTA responden. Dengan menggunakan teknik regresi berganda, faktor-faktor tersebut dianalisis untuk menghasilkan variabel apa saja yang berpengaruh nyata terhadap besarnya nilai WTA dan yang tidak berpengaruh nyata terhadap besarnya nilai WTA. Hasil analisis nilai WTA responden dapat dilihat pada Tabel 14. 69 Tabel 14. Hasil Analisis Nilai WTA Responden Variabel Bebas Koefisien Sig VIF Constant -62402,669 0,677 Jumlah Tanggungan JT 31803,424 0,044 1,462 Tingkat Pendidikan TPDD 13318,849 0,170 1,904 Pendapatan PDPTN -0,020 0,440 1,481 Usia US -18,049 0,994 1,818 Lama Tinggal LT 2853,888 0,152 2,391 Penilaian Responden Terhadap Kompensasi yang Telah Dilakukan NILKOM -542,388 0,995 1,439 Sudah mendapatkan kompensasi pemasangan instalasi air KOMP -61668,906 0,163 1,141 Ada atau tidak upaya mengatasi pencemaran UPAYA 156037,645 0,001 1,161 R-Squares 47,20 Adjusted R-Squares 36,40 Sumber: Data Primer Diolah, 2011 Keterangan: berpengaruh nyata terhadap model pada taraf nyata 5 Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai R 2 pada penelitian ini sebesar 47,20. Nilai ini mengartikan bahwa keragaman WTA responden 47,20 dapat dijelaskan oleh model, sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model. Variabel-variabel bebas diatas berpengaruh nyata terhadap model, namun ada dua variabel bebas yang berpengaruh secara kuat terhadap model yaitu jumlah tanggungan X 1 dan ada atau tidaknya upaya yang telah dilakukan oleh responden X 10 . Pemeriksaan asumsi untuk menguji masalah multikolinieritas didasarkan pada nilai VIF, pada tabel diatas masing-masing variabel bebas menunjukkan nilai kurang dari 10 VIF10, hasil ini menunjukkan tidak ada pelanggaran multikolinieritas dapat dilihat juga pada Lampiran 5. Pemeriksaan asumsi data residual menyebar normal dilakukan dengan Uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat juga pada Lampiran 3. Nilai Asymp. Sig. 2- tailed dibandingkan dengan menggunakan taraf nyata 5. Hasil pada penelitian ini nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0.561 atau lebih besar dari 0.05. Hasil ini menunjukkan bahwa distribusi data residual menyebar normal. 70 Pemeriksaan asumsi ada atau tidaknya autocorrelation dilakukan dengan menggunakan Uji Durbin-Watson. Nilai DW yang dihasilkan sebesar 2.308 dapat dilihat juga pada Lampiran 4. Nilai ini akan dibandingkan dengan nilai Durbin Watson Table Lampiran dengan menggunakan uji signifikansi 5, dengan jumlah sampel 48 n dan jumlah peubah X bebas 8 k=8 maka menghasilkan dl=1.039 dan du=1.748. Nilai DW pada penelitian ini termasuk ke dalam kategori dud4-du, maka menghasilkan keputusan tidak ada korelasi positif ataupun negatif. Pemeriksaan asumsi homoskedastisitas dilakukan dengan Scatterplot. Hasil dari Grafik Scatterplots dapat dilihat juga pada Lampiran 2 terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi. Pemenuhan asumsi-asumsi menandakan bahwa model regresi ini layak digunakan. Model yang dihasilkan pada metode ini adalah: WTA = -62402,669 + 31803,424 JT + 13318,849 TPDD – 0,020 PDPTN – 18,049 US + 2853, 888 LT – 542,388 NILKOM – 61668,906 KOMP + 156037,645 UPAYA Dari kedelapan variabel bebas yang berada pada model diatas, diantaranya ada yang berpengaruh secara nyata dan tidak berpengaruh secara nyata terhadap besarnya nilai WTA responden. Variabel bebas tersebut adalah sebagai berikut:

1. Jumlah Tanggungan JT

Jumlah Tanggungan memiliki nilai sig. Sebesar 0,044 dan memiliki koefisien bertanda positif dengan nilai sebesar 31803,424. Hal ini mendefinisikan apabila jumlah tanggungan meningkat satu satuan orang, maka nilai WTA yang 71 diinginkan akan meningkat sebesar Rp 31.803,424. Jumlah tanggungan berpengaruh nyata terhadap nilai WTA pada taraf α = 0,05 5. Hal ini dapat disebabkan karena responden merasa peningkatan jumlah tanggungan akan berdampak langsung terhadap biaya kebutuhan sehari-hari yang harus dikeluarkan, sehingga akan berdampak terhadap besarnya nilai WTA yang diinginkan akibat pencemaran yang akan menyebabkan adanya biaya tambahan yang harus dikeluarkan oleh responden.

2. Tingkat Pendidikan TPDD

Pendidikan memiliki koefisisen bertanda positif dengan nilai sebesar 13.318,849. Hal ini mendefinisikan apabila tingkat pendidikan meningkat satu satuan satu tahun, maka nilai WTA yang diinginkan akan meningkat sebesar Rp 13.318,849. Tingkat pendidikan diduga tidak berpengaruh nyata terhadap model. Hal ini disebabkan tingkat pendidikan yang melatarbelakangi responden cenderung sama, yaitu memiliki tingkat pendidikan rata-rata hingga Sekolah Menengah Atas SMA. Hal ini mempengaruhi responden dalam menghadapi masalah atau pertanyaan yang diajukan cenderung memiliki pola fikir yang sama. Hal ini yang menyebabkan variabel tingkat pendidikan tidak berpengaruh nyata terhadap model.

3. Pendapatan

Pendapatan memiliki koefisien bertanda negatif dengan nilai sebesar -0,020. Hal ini mendefinisikan apabila pendapatan meningkat satu satuan rupiah, maka nilai WTA yang diinginkan akan menurun sebesar Rp 0,020. Variabel pendapatan diduga tidak berpengaruh nyata terhadap model, karena hasil survei menunjukkan pendapatan per bulan responden di Kelurahan Nanggewer 72 cenderung sama. Pendapatan responden rata-rata sebesar Rp 1.340.104 per bulan, sehingga besarnya tingkat keinginan untuk mendapatkan pendapatan tambahan cenderung sama. Hal ini yang menyebabkan variabel pendapatan tidak berpengaruh nyata terhadap model.

4. Usia

Usia memiliki koefisien bertanda negatif dengan nilai sebesar -18,049. Hal ini mendefinisikan apabila usia meningkat satu satuan tahun, maka nilai WTA yang diinginkan akan menurun sebesar 18,049. Keadaan di Kelurahan Nanggewer menunjukkan responden dengan usia semakin tua justru semakin tidak peduli dengan apa yang terjadi di lingkungan sekitarnya, hal ini dibuktikan dengan anggota penggerak atau perwakilan masyarakat dalam menangani masalah pencemaran seperti Tim 9 dan Pengurus, anggotanya didominasi dengan responden dengan interval usia 23-35 tahun. Variabel usia diduga tidak berpengaruh nyata terhadap model, karena hasil survei menunjukkan frekuensi responden dengan interval usia antara 23-35, 36-48, 49-61 tahun tidak beragam atau cenderung memiliki jumlah yang sama. Perbedaan keinginan atau perbedaan tingkat kesadaran akan kerugian yang diterima akibat pencemaran antara responden yang lebih muda dengan yang lebih tua cenderung tidak terlihat. Hal ini yang menyebabkan variabel usia tidak berpengaruh nyata terhadap model.

5. Lama Tinggal

Lama tinggal memiliki koefisisen bertanda positif dengan nilai sebesar 2853,888. Hal ini mendefinisikan apabila lama tinggal responden meningkat satu satuan tahun, maka nilai WTA yang diinginkan akan meningkat sebesar Rp 2.853,888. Lama tinggal diduga tidak berpengaruh nyata terhadap model. Hal ini 73 disebabkan karena rata-rata penduduk Kelurahan Nanggewer adalah asli penduduk setempat. Responden lahir dan menetap di kawasan tersebut, sehingga lama tinggal dari masing-masing responden cenderung homogen. Hal ini mempengaruhi persepsi responden tentang pertanyaan yang diajukan dan menghasilkan jawaban yang cenderung sama. Hal ini yang menyebabkan variabel lama tinggal tidak berpengaruh nyata terhadap model.

6. Penilaian Responden Terhadap Kompensasi yang Telah Dilakukan

Penilaian responden terhadap kompensasi yang telah dilakukan NILKOM yaitu berupa pemasangan instalasi air bersih secara gratis memiliki koefisien bertanda negatif dengan nilai sebesar -542,388. Hal ini mendefinisikan apabila responden mengungkapkan tidak puas bernilai 0 terhadap penilaian kompensasi, maka nilai WTA yang diinginkan akan meningkat sebesar Rp 542,388. Alasan responden merasa tidak puas atas kompensasi yang telah dilakukan sebagian besar karena adanya biaya tambahan yaitu berupa pembayaran penggunaan air bersih per bulannya. Responden menginginkan pihak industri pihak pencemar yang menanggung biaya distribusi air bersih tersebut. Variabel NILKOM diduga tidak berpengaruh nyata terhadap model, hasil survei menunjukkan hanya sebanyak empat orang yang mengaku puas dengan kompensasi yang telah dilakuakan. Hal ini yang menyebabkan variabel penilaian kompensasi tidak berpengaruh nyata terhadap model.

7. Kompensasi Pemasangan Instalasi Air

Kompensasi pemasangan instalasi air KOMP memiliki koefisien bertanda negatif dengan nilai sebesar -61668,906. Hal ini mendefinisikan apabila responden belum mendapatkan kompensasi pemasangan instalasi air bernilai 0, 74 maka nilai WTA yang diinginkan akan meningkat sebesar Rp 61.668,906. Variabel Kompensasi diduga tidak berpengaruh nyata terhadap model, karena hasil survei menunjukkan sebagian besar responden belum mendapatkan kompensasi pemasangan instalasi air. Hal ini yang menyebabkan variabel pendapatan tidak berpengaruh nyata terhadap model.

8. Upaya Mengatasi Pencemaran

Upaya mengatasi pencemaran memiliki nilai sig. sebesar 0,001 dan memiliki koefisien bertanda positif dengan nilai sebesar 156037,645. Hal ini mendefinisikan apabila responden telah melakukan upaya untuk mengatasi pencemaran bernilai 1, maka nilai WTA yang diinginkan akan meningkat sebesar Rp 156.037,645. Variabel upaya mengatasi pencemaran berpengaruh nyata terhadap nilai WTA pada taraf α = 0,05 5. Hal ini dapat disebabkan karena responden merasa upaya mengatasi pencemaran yang telah dilakukannya telah mengeluarkan biaya tambahan, sehingga mereka berfikir bahwa upaya yang membutuhkan biaya tambahan itu perlu diganti dengan adanya kompensasi. Hal ini yang menyebabkan variabel upaya mengatasi pencemaran berpengaruh terhadap model. 75

VIII. KESIMPULAN dan SARAN